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AIに多用されている機械学習も組合せ最適化を行うアニーリングマシンも人の代わりに難しい処理を行うコンピュータ技術だといえます。

最適化問題をアニーリングマシンで解くということを現実の課題に適用する場合、最終的な目的は、最適化処理によってユーザの業務を改善することです。

アニーリングマシンのための数学1章では最適化問題を解くということはどのようなことなのか、解くために必要な知識を解説します。

目的関数を作る、理解するための数学、そしてイジングモデルへ変換する数学知識と、最適化の方法に応じた数学知識について解説します。

現実的な問題に直面した際に、離散最適化で解くべきか連続最適化で解くべきかを判断することは、最適化の理解を深める上で非常に重要です。ここでは、連続値と離散値を判別する方法やそのトレーニング方法について解説します。

本コラムでは、実際にアニーリングマシンを使うために、Annealing Cloud Web以外で知識を深めるべきおすすめの書籍について紹介します。

アニーリングマシンと同様に人間の意思決定を代替するテクノロジーの概観と、それらの中におけるアニーリングマシンの特徴や利点を解説します。